Citeguard

CiteGuard

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CiteGuard 是一个"证伪优先"的引用核验工具:面向 agent 写作工作流,对每条引用核对三件事——这篇论文存不存在、元数据(标题/作者/年份/venue/DOI)对不对、它到底支不支持你写的那句话——直接查询 OpenAlex / Crossref / arXiv / Semantic Scholar 等真实学术库,可作为 MCP 工具被 Claude Code、Codex、Cursor 等主流 agent 直接调用。

LLM 写作助手会幻觉参考文献:编造不存在的论文、拼错真实论文的元数据、引用与论点无关的真论文。CiteGuard 扮演那个"多疑的审稿人":它把每条引用当作 论点 → 引用 → 证据 问题去证伪;拿不准的时候明确说"查不准",而不是猜一个答案。

状态: Alpha(v0.1.1,已发布至 PyPI 与 MCP 官方 registry)。当前积极开发的产品面是 citeguard.* 审计包、CLI、MCP server、批量工作流、缓存回放与发布门禁;历史遗留的写作 agent 实验仅保留在源码签出中,不属于发布包。

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看看效果

源码签出场景还可以运行 python3 scripts/demo_verify.py 看实时效果(会真实访问 OpenAlex + arXiv);已安装包场景请优先使用 citeguard / citeguard-mcp 入口。

Verifying 2 citations against OpenAlex + arXiv ...

[OK] VERIFIED (confidence 0.7) Vaswani et al., "Attention Is All You Need", arXiv:1706.03762 sources checked: openalex, arxiv Citation resolves to a real record and the provided metadata matches.

[X] NOT_FOUND (confidence 0.8419) (LLM-fabricated) "Quantum Teleportation of Citation Hallucinations in Synthetic Benchmarks" sources checked: openalex, arxiv Could not be verified in openalex, arxiv.

输出为实时采集,置信度与匹配到的记录会随源数据漂移。

中文文献同样开箱即用(GB/T 7714 解析 + 全球 DOI 注册表兜底,均为真实输出):

$ citeguard extract refs_zh.md        # GB/T 7714 中文参考文献

{"title": "迈向第三代人工智能", "authors": ["张钹", "朱军", "苏航"], "venue": "中国科学: 信息科学", "year": 2020, "reference_format": "gbt7714"}

$ citeguard verify --title "迈向第三代人工智能" --doi "10.1360/SSI-2020-0204" verdict: not_found # 开放学术源没有它的元数据…… doi_registration: registered: true # ……但全球 DOI 注册表确认论文真实存在 resolution_url: engine.scichina.com/doi/10.1360/SSI-2020-0204

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它做什么

CiteGuard 对照 OpenAlex、Crossref、arXiv、Semantic Scholar 回答两个问题。

1. 论文存在吗?元数据对吗?

verify_citation / audit_citations 解析引用(标识符优先,否则按标题检索),逐字段比对你提供的元数据:

2. 论文支持这个论点吗?(深度模式)

check_claim_support 先解析论文,再用 reranker + NLI 集成判断其摘要与你的论点句的关系:

支撑性结果带机器可读的 evidence_scope 字段,agent 不会把摘要级证据当成全文结论。全文级支撑有两条可选通道:调用方提供合法摘录或本地 text/PDF 文件;或设置 CITEGUARD_OA_FULLTEXT=1,让 CiteGuard 自动拉取源明确标记为开放获取(OA)的论文全文(arXiv 全部适用,PDF 解析需 pip install "citationguard[pdf]")。CiteGuard 不抓取受限源、不绕过付费墙;远程全文仅限 OA 地址且默认关闭。

两条守护原则保证它"诚实":源不可达永远不会升级成"伪造"(只降低置信度,设置 outage_limited=true 并上报 sources_available / sources_failed / source_failure_mode);insufficient_evidence / not_found 一律表述为"无法确认",最终裁决留给人或宿主 agent。此外,标识符是硬裁决:DOI / arXiv id 会先在其权威源(Crossref / arXiv)直查,命中即定音、压过任何同名记录;权威查询失败时结果降级为 ambiguous 并标记 outage_limited,绝不用纯标题匹配冒充高置信结论(输出附 identifier_lookup 字段)。多源查询并发执行,总预算默认 8 秒(CITEGUARD_SOURCE_BUDGET),慢源记为 budget_exceeded 而不拖垮整次核验。

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快速上手

核心验证库运行于 Python ≥ 3.9；Python ≥ 3.10 的基础安装同时携带 MCP SDK，使 registry 的裸包安装可以直接启动 citeguard-mcp。

ℹ️ 包名说明:本项目在 PyPI 的发布名是 [`citationguard`](https://pypi.org/project/citationguard/)——安装用 pip install citationguard,代码里仍然 import citeguard,命令行入口也仍是 citeguard / citeguard-mcp。PyPI 上的 citeguard 包是另一个组织的无关项目,请勿混淆。

通过 PyPI 安装:

python -m pip install citationguard            # 含 MCP server(Python >= 3.10)

python -m pip install "citationguard[models]" # + 支撑性深度模式的 reranker/NLI 模型栈(较重)

源码签出场景:python -m pip install -e .(extras 同上)。

先检查本地配置,再从命令行核验引用:

citeguard status                          # 本地就绪状态;加 --check-sources 做实时源探测

citeguard verify \ --title "Attention Is All You Need" \ --author "Ashish Vaswani" \ --year 2017 \ --arxiv-id 1706.03762

citeguard audit examples/citations.json --jobs 4 # 批量:JSON 数组或 .jsonl citeguard audit examples/references.md --high-risk-only # 提取并审计参考文献文件

citeguard support \ --claim "The Transformer relies entirely on attention." \ --title "Attention Is All You Need" \ --arxiv-id 1706.03762

citeguard support-audit examples/claim_citations.json # 批量"论点/引用"对 citeguard support-audit examples/claim_citations.jsonl --high-risk-only citeguard support-set examples/citations.json \ --claim "Citation auditing should verify existence, metadata, and claim support."

citeguard extract examples/references.md # 从文稿中提取引用候选 citeguard counterevidence --claim "The Transformer relies entirely on attention."

提取支持 Markdown/纯文本参考文献、GB/T 7714 中文著录格式([J]/[M]/[C]/[D] 等标记,自动解析出标题/作者/期刊)、LaTeX \bibitem、BibTeX、编译产物 .bbl、LaTeX \bibliography{refs} / \addbibresource{refs.bib} 外链(含 \input{...} / \include{...} 子文件)以及 .docx——全部只用标准库(即 Markdown/LaTeX/BibTeX/BBL/DOCX 引用提取)。提取行保留 source_path / source_locator / 行号范围,审计结果可回指原始参考文献条目。

所有命令输出 JSON,带稳定的 next_action 枚举、风险排序和机器可读错误。完整 CLI 说明(含 cache 检查/导出/清理与离线 fixture 回放)见 docs/cli_reference.md;agent 侧完整字段契约见 docs/agent_output_contract.md。

作为 agent 工具接入(MCP)——推荐路径

CiteGuard 已收录进 MCP 官方 registry(io.github.xiaweiyi713/citeguard),支持 registry 浏览的客户端可直接搜索安装。手动安装:

已发布包:

python -m pip install citationguard          # MCP server 需要 Python >= 3.10

citeguard-mcp # stdio 传输

源码签出:

python -m pip install -e ".[mcp]"

citeguard-mcp

在任意 MCP 客户端中注册(以 Claude Code 为例):

{

"mcpServers": { "citeguard": { "command": "citeguard-mcp" } } }

连接后先调一次 citeguard_status_tool——它在不发起实时查询的前提下报告源健康、缓存与模型就绪状态;详见 docs/mcp_setup.md 与 docs/agent_output_contract.md。

mcp-name: io.github.xiaweiyi713/citeguard

支持 skill 的 agent 客户端可使用 skills/citeguard-verify/SKILL.md,让 CiteGuard 在你写作时主动核验引用(呈现结果而不静默改动你的文本),适用于 Codex、Claude Code、Cursor 等 MCP 客户端。

作为 Python 库

import os

from citeguard.retrieval.scholarly_clients import build_live_metadata_source from citeguard.verification import parse_citation, verify_citation, check_claim_support

source = build_live_metadata_source(["openalex", "arxiv"], mailto=os.environ["CITEGUARD_MAILTO"])

result = verify_citation(parse_citation(title="Attention Is All You Need", arxiv_id="1706.03762"), source) print(result.verdict.value, result.confidence) # -> verified 0.7

support = check_claim_support("The Transformer relies entirely on attention.", parse_citation(title="Attention Is All You Need", arxiv_id="1706.03762"), source) print(support.verdict.value, support.engine)

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配置

完整运行时契约(重试/退避、证据超时、缓存路径、远程证据边界)见 docs/configuration.md。

支撑性深度模式首次使用时下载模型权重,可用 citeguard models warmup 预下载。未安装 [models] 时,支撑性检查运行带标注的 heuristic 引擎(永不输出 supported 或 contradicted);citeguard status 会报告 support_models.engine=heuristic_fallback 与 next_action=install_or_configure_dependency。

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中文支持

文本匹配对 CJK 友好(中文字符保留并按字符 bigram 分词,零额外依赖);GB/T 7714 中文参考文献(作者. 标题[J]. 期刊, 年, 卷(期): 页 等)可被自动解析为结构化字段后核验。判定中文论点的支撑性时,请将 CITEGUARD_RERANKER_MODEL / CITEGUARD_NLI_MODEL 指向多语模型。

中文论文的现实边界:中国学者的英文论文(SCI/EI/arXiv)覆盖完整;中文核心期刊多数不在 OpenAlex/Crossref 体系内(其 DOI 注册于中国 DOI/ISTIC),按标题核验通常返回 not_found——这表示"开放源查不到",不构成伪造指控。Crossref 对纯中文标题检索无效,CiteGuard 会自动跳过该查询以省去无效请求。带 DOI 的中文引用有兜底:开放源查不到时,CiteGuard 会查询全球 DOI 注册表(doi.org Handle 系统,覆盖中国 DOI/ISTIC 等所有注册机构),在结果的 doi_registration 字段报告该 DOI 是否真实注册及其官方解析地址——已注册说明"元数据未开放"而非"论文不存在";未注册会进一步降低可信度,但同样不构成伪造证明。可用 CITEGUARD_DOI_REGISTRY=0 关闭。

知网(CNKI)与万方未接入:两者没有开放/免费 API,我们不爬取受限内容。ChinaXiv 可行性调研结论为 NO-GO(其 OAI 端点受访问限制)——见 docs/chinaxiv_spike.md;可插拔的源接口保留,一旦出现开放端点即可添加适配器。

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解析流程

1. 解析输入;自由文本中的 DOI / arXiv id / 年份会被自动提取。
2. 标识符优先:DOI 或 arXiv id 可确定性解析论文。
3. 否则按标题检索所选源,以标题为主的匹配分对候选打分。
4. 只比对你实际提供的字段,逐字段给出差异。
5. 给出判定(存在性/元数据,或基于摘要级证据的支撑性)。

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边界与已知限制

当前能力范围: 存在性 + 元数据核验、摘要级支撑性核验、用户提供的本地全文证据文件、多引用论点检查、多源适配器、SQLite 缓存、Markdown/LaTeX/BibTeX/BBL/DOCX 参考文献提取、MCP server、Claude Code skill、离线 eval。

已知限制

• 标识符是可靠路径。 有 DOI 或 arXiv id 时解析是确定性的——能提供就提供。
• 仅按标题匹配是尽力而为。 同一标题可能对应多条记录(如原始论文 + 年份不同的再版);无标识符时,正确的引用也可能匹配到同名记录而在 year/venue 上报 metadata_mismatch。请把仅标题匹配下的年份/venue 不符当作"待确认"。
• 支撑性判定默认是摘要级的,除非你提供全文证据。 它判断摘要、采集到的元数据片段和你提供的合法本地 text/PDF 证据;弃权(insufficient_evidence)常见且符合设计。
• 支撑性 eval 是合成种子 fixture,按 train/dev/test 切分——是回归夹具,不是最终人工评审基准。

尚未实现: 对任意或受限来源的自动全文获取、跨论文全文多跳综合、反证判定(counter-evidence verdicting)、大规模人工评审基准。当前仅支持显式开启的开放获取全文和用户授权的本地/摘录证据。见 ROADMAP.md。

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测试与复现

python3 -m unittest discover -s tests -v   # 完整单测套件;MCP stdio 冒烟在缺 SDK 时自动跳过

python3 scripts/smoke_mcp.py --require-sdk # MCP stdio 冒烟;MCP SDK 需要 Python 3.10+ python3 scripts/eval_verification.py # 离线确定性的存在性/元数据 eval python3 scripts/eval_support.py --report --split test --quality-gate python3 scripts/release_package_gate.py # 开发/契约门禁，不授予发布声明资格 python3 -m pip install -e ".[models]" python3 scripts/automated_release_review.py --output automated-release-review.json python3 scripts/release_package_gate.py --release-claim-mode software --automated-review-report automated-release-review.json --require-build-tools

单测与 eval 全部离线,在 CI 中运行。eval 数据集位于 data/eval/。支撑性 eval 工作流——指标、质量门禁、标注溯源 sidecar、盲评标注包——见 docs/support_eval.md;发布冒烟与发布流程见 docs/release_checklist.md。 生产模型自动评审可放行普通软件版本，但不会、也不能把维护者合成标签升级为人工评审基准；此类声明仍需真实独立标注和裁决。

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项目结构

citeguard/

verification/ # 核心:解析、消解、核验、审计、缓存、支撑性、eval cli.py # 零依赖 citeguard 命令:status/verify/audit runtime.py # 共享的环境、源、缓存与状态配置 mcp/ # FastMCP server,暴露状态 + 核验工具 retrieval/ # 学术源适配器(OpenAlex/Crossref/arXiv/Semantic Scholar)+ 检索器 verifiers/ # 存在性/元数据 + reranker+NLI 支撑性集成 citation/ graph/ au